一个可以谈论生活的机器人是如何工作的？
与传统的“聊天机器人”不同，谷歌的系统不是基于手写的程序响应或对世界的假设开发的，而是学会了基于企业或公开文档中的例子对语言和对话进行建模。“虽然这个模型有明显的局限性，但让我们惊讶的是，它是一个纯数据驱动的方法，没有任何规则，其效果比对许多类型的问题做出适当的反应要好。”谷歌在其研究报告中写道。
这个系统可以回答用户提出的问题，并与他们进行漫长而复杂的对话。在谷歌进行的测试中，该系统可以帮助用户诊断和修复计算机问题，如网络浏览器和密码问题。此外，这个人工智能系统已经教会了自己如何回答关于道德和哲学的问题，它的答案如此一致，以至于用户可能会误认为他们的大学室友回答了他们的问题。
之所以能做到这一点，是因为这个系统的设计目的是基于上下文对用户的问题给出合适的答案。“这些预测之所以能够反映情景语境，是因为系统已经能够在对话完成之前预测整个对话。”谷歌高管杰夫·迪恩(Jeff Dean)在5月的一次会议上说。这个系统是基于所谓的“神经网络”，可以模拟大脑皮层的一些感知特性。此外，该系统配备了长期记忆组件，以帮助它建立对上下文的理解。
这项研究是谷歌内部一项大规模计划的一部分，该计划旨在开发用于对话的人工智能工具。谷歌伦敦研究部门DeepMind开发了一种人工智能系统，可以在没有指导的情况下学习如何玩视频游戏。谷歌研究人员杰夫·辛顿(Geoff Hinton)正在致力于开发一种所谓的“思维向量”，其功能是提取一个句子的意思，以便与其他句子或图像进行比较。这个概念是谷歌的新Q & amp；项目a提供了支持。
“如果你可以用一个向量来表示某人的问题，那么你就可以开始寻找问题向量和答案向量之间的结构。”辛顿说。“现在我们已经开始使用向量来表示句子，所以我认为我们将在使对话行为更加恰当方面取得巨大进步。”
与此同时，这一概念可能会嵌入到一个名为笛卡尔的新项目中，该项目由谷歌的工程总监雷·库兹韦尔(Ray Kurzweil)领导。"在笛卡尔项目中，我们正在创造对话代理."库兹韦尔说。“我们试图克服的一个问题是，这些与人互动的机器人需要有自己的动机和目标，我们需要找出这些动机和目标是什么。”
其他科技公司和大学也在这一领域开发自己的项目，包括微软、蒙特利尔大学和佐治亚理工学院。其中，佐治亚理工学院也发布了基于类似方法的系统。
除了这个具有“深度思维”的新机器人，谷歌上周还展示了一个项目，展示了该公司开发的一个人工智能系统如何创造出“华丽而奇幻的艺术品”。
比利时根特大学的一些博士生已经将谷歌的人工智能技术集成到一个基于网络的系统中，该系统可以无限放大一个由机器人的“梦”组成的图像。